Python 取消展平数据帧中的行

使用这样的数据帧：

date           user    sales_blue     sales_red
2019/06/01        A            30            50
2019/06/01        B            60            70
2019/06/02        A            25            35
2019/06/02        B            42            52

我正在努力做到以下几点：

date           user    color    sales
2019/06/01        A     blue       30
2019/06/01        A      red       50
2019/06/01        B     blue       60
2019/06/01        B      red       70
2019/06/02        A     blue       25
2019/06/02        A      red       35
2019/06/02        B     blue       42
2019/06/02        B      red       52

通过使用循环，这在某种“手动”方式下是相当可行的，但出于性能原因，我会寻找一种更有效的解决方案，它不涉及Python中的循环。

您可以使用。为了从颜色中删除前缀，可以使用

str

访问器对字符串进行切片。如果您需要指定的顺序，只需按照@anky的建议添加

.sort\u值（'date'）

out = df.melt(id_vars=['date', 'user'], var_name='color', value_name='sales')
out['color'] = out.color.str[6:]

---

你可以用。为了从颜色中删除前缀，可以使用

str

访问器对字符串进行切片。如果您需要指定的顺序，只需按照@anky的建议添加

.sort\u值（'date'）

out = df.melt(id_vars=['date', 'user'], var_name='color', value_name='sales')
out['color'] = out.color.str[6:]

---

当您想使用列的所有名称来标识行时，

melt

通常是您的目标。但是，如果要使用列名的较小部分（其中前缀为常量），则更为用户友好的通用版

melt

称为

wide\u to\u long

这不仅可以干净地处理前缀，还可以缩放以处理多个不同的前缀

pd.wide_to_long(
    df, stubnames='sales', i=['date', 'user'], j='color', suffix='\w+', sep='_'
).reset_index(-1)

---

要将此行为推广到熔化多个柱，请执行以下操作：

print(df)

         date user  sales_blue  sales_red  calls_blue  calls_red
0  2019/06/01    A          30         50           3          4
1  2019/06/01    B          60         70           1          2
2  2019/06/02    A          25         35           4          6
3  2019/06/02    B          42         52           5          7

---

当您想使用列的所有名称来标识行时，

melt

通常是您的目标。但是，如果要使用列名的较小部分（其中前缀为常量），则更为用户友好的通用版

melt

称为

wide\u to\u long

这不仅可以干净地处理前缀，还可以缩放以处理多个不同的前缀

pd.wide_to_long(
    df, stubnames='sales', i=['date', 'user'], j='color', suffix='\w+', sep='_'
).reset_index(-1)

---

要将此行为推广到熔化多个柱，请执行以下操作：

print(df)

         date user  sales_blue  sales_red  calls_blue  calls_red
0  2019/06/01    A          30         50           3          4
1  2019/06/01    B          60         70           1          2
2  2019/06/02    A          25         35           4          6
3  2019/06/02    B          42         52           5          7

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---

这太神奇了，我不知道这个方法。为了完整性起见，如果要透视多个变量，该怎么办？例如，

['sales\u blue'、'sales\u red'、'calls\u blue'、'calls\u red']

应该变成带有蓝色/红色索引的

['sales'、'calls']

，不确定您的意思，但问题似乎与此完全不同。你为什么不问一个新问题？如果你这样做了，请在这里告诉我：）@jivansure:）哦，那些是专栏@jivan，我明白你的意思。好吧，你仍然可以使用

melt

，需要做一些额外的工作，那就是对颜色列进行切片以获得颜色。这太神奇了，我不知道这种方法。为了完整性起见，如果要透视多个变量，该怎么办？例如，

['sales\u blue'、'sales\u red'、'calls\u blue'、'calls\u red']

应该变成带有蓝色/红色索引的

['sales'、'calls']

，不确定您的意思，但问题似乎与此完全不同。你为什么不问一个新问题？如果你这样做了，请在这里告诉我：）@jivansure:）哦，那些是专栏@jivan，我明白你的意思。您仍然可以使用

melt

，需要做的额外工作是对颜色列进行切片以获得颜色

                color  sales  calls
date       user
2019/06/01 A     blue     30      3
           A      red     50      4
           B     blue     60      1
           B      red     70      2
2019/06/02 A     blue     25      4
           A      red     35      6
           B     blue     42      5
           B      red     52      7